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埃森哲:ChatGPT等生成式AI,将在企业发展中发挥重要作用

作者:AIGC开放社区发布时间:2023-04-04

原标题:埃森哲:ChatGPT等生成式AI,将在企业发展中发挥重要作用

近日,全球最大上市咨询公司埃森哲(Accenture)发布了,2023年技术愿景《When Atoms meet Bits》报告。深度解析了2023年的技术发展趋势。

其中,生成式AI成为2023年四大技术发展趋势之一:96%全球高管对GPT-3、GPT-4等大语言模型产生了浓厚的兴趣;98%全球高管认为,AI基础模型将在3—5年内在组织的战略发展中发挥重要作用;几乎所有全球高管都认为,生成式AI技术将重塑业务流程和运营模式,成为重要智能生产力工具。

目前,埃森哲已在内部成立了一个由1,600名专业人工智能人员组成的“生成式AI和大语言模型(LLM)卓越中心”,并借助40,000名专业数据、AI专家的实践经验为全球客户提供服务。

埃森哲创立于1989年,总部位于爱尔兰都柏林,全球拥有738,000名员工,在120多个国家/地区开展业务,年收入超过500亿美元,常年上榜“世界500强”。

埃森哲首席执行官Paul Daugherty表示,虽然生成式AI将产生深远的影响,但组织领导者现在必须投入其中以实现其全部承诺,因为需要对数据、人员和定制基础模型进行大量投资,以满足组织独特的业务需求。

埃森哲的《When Atoms meet Bits》报告共有115页分为4大部分,下面「AIGC开放社区」将对生成式AI的重点内容进行解读。

  • ChatGPT等生成式AI技术将改变工作模式并重塑业务流程,以实现突破性创新和技术竞争优势。
  • 42%的企业将在2023年,加大对ChatGPT的投资。
  • 大语言模型(GPT-3、GPT-4等)正在提供全新的AI应用开发模式。
  • 公司需要从根本上重新思考业务流程的完成方式。重点必须放在不断发展的操作和培训人员以及技术上,例如,如何将ChatGPT等技术融合到业务中实现降本增效。
  • 为了实现持续长久的AI收益,组织需要在内部制定安全、可靠的AI使用规范。
  • 到2029年,30%的社交媒体广告是由AI自动生成的,但是关键审核流程仍然由人工完成。
  • 到2030年,全球75%的知识工作者,每天都会与生成式AI应用进行交互。

ChatGPT激发了全球企业、个人用户对AI的应用欲望

ChatGPT在全球范围内的火爆出圈,成为AI发展的重要转折点之一。使人们看到了AI强大的生产力,为工作、生活、商业、医疗、金融等领域带来了变革性生产力,激发了应用AI的强烈欲望。

ChatGPT等生成式AI技术将重塑企业的业务流程和标准,与AI机器人一起工作将成为常态化,开创一种“人机协作”的工作模式。

其中,很多重复、枯燥、复杂的基础业务流程将通过AI机器人实现自动化。同时设计师、律师等工作,也很有可能被AI机器人取代。

埃森哲预计,员工40%的工作时间,将会受到GPT-4等大语言模型的影响。

未来,人手一个ChatGPT

随着生成式AI的发展深入,未来每个公司的员工都将配备一个类似ChatGPT的智能助手。它了解公司的业务脉络、业务背景、数据分析等所有内容,员工通过问答方式可以快速获取任何业务流程见解,这不仅提升了工作效率,也使得业务流程变得透明可视化。

不过很多组织为了从生成式AI获取更高的收益会在特定的业务场景,通过大语言模型+自身数据库,训练出属于自己的“ChatGPT”机器人。这样做的好处是,生成内容方面将更加准确、安全。

企业使用ChatGPT等生成式AI的建议

企业想从ChatGPT等生成式AI产品中获取丰厚的商业价值,打造核心竞争力,需要合理的应用方法。埃森哲建议企业可以从以下几点入手:

准备好专有数据:大语言模型除了算法之外,训练数据也是核心。每一家企业都有自己独特的数据,通过把专有数据输入到大语言模型中进行训练、微调,将获得更佳的使用效果。

以人为核心:加大对人才的培养,鼓励大家在业务流程中使用生成式AI产品,并建立内部的培训体系,定期分享技术、产品使用经验。

以业务驱动为核心:企业在应用类ChatGPT产品时,可以采取双重实现方法。1),专注于使用可消费模型和应用,实现快速商业回报。2),使用根据组织数据,训练定制化的模型。

加速生态创新:通过扩展、合作伙伴等方式,扩大企业AI应用的生态圈,从而更好的改善、优化业务流程。

制定AI监管标准:在应用生成式AI之前,企业需要再内部评估是否能建立有效、安全、稳定的AI监管体系。这对于长期应用AI提供了一种保护机制,避免在业务中出现重要损失。

埃森哲表示,随着全球组织对大语言模型的大量投资,在业务应用、技术创新、监管法规等层面将实现指数级增长。

生成式AI技术的应用程序、微调、数据、基础模型等都将迈向更高阶段。但是成本的增加和碳排放,将成为生成式AI发展过程中需要考虑的因素。

风险和监管方面,需要技术开发商、使用人员共同建立一个安全、透明的监管框架。避免出现侵犯知识产权、偷取数据隐私、歧视等问题。

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